Das Erlernen künstlicher Intelligenz (KI) wird sowohl für technische als auch für nichttechnische Fachkräfte immer wichtiger, da es das Potenzial hat, verschiedene Branchen zu revolutionieren und innovative Lösungen für komplexe Probleme bereitzustellen. Mit kostenlosen KI-Kursen und Online-Zertifizierungen können Einzelpersonen die notwendigen Kenntnisse und Fähigkeiten erwerben, um auf dem sich schnell entwickelnden Arbeitsmarkt von heute relevant zu bleiben.
Die Machine Learning-Spezialisierung von DeepLearning.AI und Stanford Online
Die Spezialisierung Maschinelles Lernen von DeepLearning.AI und Stanford Online ist ein grundlegendes Online-Programm, das eine breite Einführung in modernes maschinelles Lernen bietet. Diese dreigängige Spezialisierung wird von Andrew Ng unterrichtet, einem KI-Visionär, der kritische Forschung an der Stanford University und bahnbrechende Arbeiten bei Google Brain, Baidu und Landing.AI geleitet hat, um den KI-Bereich voranzubringen.
Andere bemerkenswerte Dozenten sind Eddy Shyu, Curriculum Product Manager bei DeepLearning.AI; Aarti Bagul, ein Lehrplaningenieur; und Geoff Ladwig, ein weiterer Top-Ausbilder bei DeepLearning.AI.
Der erste Kurs in der Spezialisierung ist „Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung“, der das Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen in Python unter Verwendung der beliebten Bibliotheken für maschinelles Lernen NumPy und scikit-learn sowie das Erstellen und Trainieren von überwachten Modellen für maschinelles Lernen für Vorhersage- und binäre Klassifizierungsaufgaben umfasst , einschließlich linearer Regression und logistischer Regression.
Der zweite Kurs ist „Fortgeschrittene Lernalgorithmen“, der den Aufbau und das Training eines neuronalen Netzwerks mit TensorFlow zur Durchführung einer Mehrklassenklassifizierung, die Anwendung von Best Practices für die Entwicklung maschinellen Lernens, damit Ihre Modelle auf Daten und Aufgaben in der realen Welt verallgemeinern, sowie den Aufbau und die Verwendung lehrt Entscheidungsbäume und Baum-Ensemble-Methoden, einschließlich Random Forests und Boosted Trees.
Der dritte und letzte Kurs ist „Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning“, der die Verwendung von Techniken des unüberwachten Lernens für unüberwachtes Lernen behandelt, einschließlich Clustering und Anomalieerkennung, den Aufbau von Empfehlungssystemen mit einem kollaborativen Filteransatz und einer inhaltsbasierten Deep-Learning-Methode, und Aufbau eines Deep-Reinforcement-Learning-Modells.
Am Ende dieser Spezialisierung werden Schlüsselkonzepte beherrscht und praktisches Know-how erworben, um maschinelles Lernen schnell und leistungsstark auf herausfordernde Probleme der realen Welt anzuwenden. Wenn Sie in die KI einsteigen oder eine Karriere im maschinellen Lernen aufbauen möchten, ist die Spezialisierung für maschinelles Lernen ein großartiger Ausgangspunkt.
CS50’s Introduction to Artificial Intelligence with Python von der Harvard University
Einführung in die künstliche Intelligenz von CS50 mit Python, angeboten von der Harvard University, ist ein Einführungskurs, der moderne Konzepte und Algorithmen der künstlichen Intelligenz erforscht. Der Kurs ist auf edX kostenlos, aber Studenten können gegen eine zusätzliche Gebühr ein verifiziertes Zertifikat erwerben. Die Dozenten für den Kurs sind Gordon McKay, Professor für Praxis der Informatik an der Harvard University; Brian Yu, leitender Dozent für Informatik an der Harvard University; und David Malan.
Die Schüler werden in die Ideen eintauchen, die zu Technologien wie z Gameplay-Engines, Handschrifterkennung und maschinelle Übersetzung. In diesem Kurs lernen die Teilnehmer anhand einer Reihe von praktischen Projekten, Konzepte und Algorithmen des maschinellen Lernens in Python-Programme zu integrieren.
Siehe auch: Eine kurze Geschichte der künstlichen Intelligenz
Die Studierenden erhalten einen Einblick in die Theorie hinter Graphsuchalgorithmen, Klassifizierung, Optimierung, Verstärkungslernen und anderen Themen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Am Ende des Kurses verfügen die Studierenden über Erfahrungen mit Bibliotheken für maschinelles Lernen und über Kenntnisse der Prinzipien der künstlichen Intelligenz, die es ihnen ermöglichen, eigene intelligente Systeme zu entwerfen.
AI For Everyone von Coursera in Zusammenarbeit mit DeepLearning.AI
KI für alle ist ein Online-Kurs, der von Coursera in Zusammenarbeit mit DeepLearning.AI angeboten wird. Dieser Kurs richtet sich an nicht-technische Lernende, die KI-Konzepte und ihre praktischen Anwendungen verstehen möchten. Es bietet einen Überblick über KI und ihre Auswirkungen auf die Welt und behandelt die Schlüsselkonzepte des maschinellen Lernens, des tiefen Lernens und der neuronalen Netze.
Der Kurs wird von Andrew Ng, einem renommierten KI-Experten und Gründer von DeepLearning.AI, geleitet. Er ist auch Mitbegründer von Coursera und hat zuvor beliebte Online-Kurse zu maschinellem Lernen, neuronalen Netzen und Deep Learning geleitet. Der Kurs besteht aus vier Modulen, die jeweils einen anderen Aspekt der KI abdecken. Diese sind:
- Was ist KI?
- Erstellen von KI-Projekten
- KI in Ihrem Unternehmen aufbauen
- KI und Gesellschaft
Der Kurs ist ein Selbststudium und dauert ungefähr 10 Stunden. Es umfasst Videovorträge, Quizfragen und Fallstudien, die es den Schülern ermöglichen, die erlernten Konzepte mithilfe gängiger Programmiersprachen wie Python anzuwenden.
Der Kurs kann kostenlos auf Coursera geprüft werden, und für diejenigen, die sich die Gebühr nicht leisten können, ist finanzielle Unterstützung verfügbar. Gegen Gebühr ist auch ein Abschlusszertifikat erhältlich.
Crashkurs für maschinelles Lernen mit TensorFlow-APIs von Google
Der Crashkurs für maschinelles Lernen mit TensorFlow-APIs ist ein kostenloser Online-Kurs, der von Google angeboten wird. Es wurde für Anfänger entwickelt, die etwas über maschinelles Lernen und die Verwendung von TensorFlow lernen möchten, einer beliebten Open-Source-Bibliothek zum Erstellen und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen.
Der Kurs behandelt folgende Themen:
- Einführung in maschinelles Lernen und TensorFlow
- Lineare Regression
- Einstufung
- Neuronale Netze
- Regulierung
- Training und Validierung
- Faltungsneuronale Netze
- Verarbeitung natürlicher Sprache
- Sequenzmodelle
Während des gesamten Kurses lernen Sie verschiedene maschinelle Lerntechniken kennen und erfahren, wie Sie TensorFlow-Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) zum Erstellen und Trainieren von Modellen verwenden. Der Kurs umfasst auch praktische Übungen und Codierungsaufgaben, die Ihnen dabei helfen, praktische Erfahrungen beim Erstellen und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen zu sammeln.
Der Kurs ist kostenlos auf der Google-Website verfügbar und ist im eigenen Tempo, sodass Sie in Ihrem eigenen Tempo lernen können. Nach Abschluss erhalten Sie ein Abschlusszertifikat von Google.
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Einführung in die KI von Intel
Der Intel® KI-Grundlagenkurs ist ein Einführungskurs, der die Grundlagen der künstlichen Intelligenz und ihrer Anwendungen vermittelt. Es behandelt Themen wie maschinelles Lernen, Deep Learning, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und mehr. Der kostenlose Kurs zum Selbststudium umfasst Module, die in beliebiger Reihenfolge absolviert werden können.
Das achtwöchige Programm umfasst Vorlesungen und Übungen. Es wird erwartet, dass die Studenten jede Woche 90 Minuten mit der Bearbeitung der Kursarbeit verbringen. Die Übungen sind in Python implementiert, daher werden Vorkenntnisse der Sprache empfohlen, aber die Schüler können sie auch nebenbei lernen.
Der Kurs bietet kein Abschlusszertifikat, aber die Studenten können Badges für den Abschluss jedes Moduls erwerben. Der Kurs richtet sich an Softwareentwickler, Datenwissenschaftler und andere, die sich für KI interessieren.
Sind Sie bereit, sich der KI-Revolution anzuschließen?
Durch die Nutzung der oben genannten Ressourcen können Einzelpersonen Teil der wachsenden KI-Branche werden und zur Gestaltung ihrer Zukunft beitragen. Zusätzlich die ChatGPT Prompt Engineering für Entwickler Der in Zusammenarbeit mit OpenAI entwickelte Kurs bietet Entwicklern die Möglichkeit zu lernen, wie man Large Language Models (LLMs) verwendet, um leistungsstarke Anwendungen kostengünstig und effizient zu erstellen. Der Kurs wird von zwei renommierten Experten auf dem Gebiet der KI geleitet: Isa Fulford und Andrew Ng.
Unabhängig davon, ob ein Lernender ein Anfänger oder ein fortgeschrittener Ingenieur für maschinelles Lernen ist, vermittelt dieser Kurs das neueste Verständnis von Prompt Engineering und Best Practices für die Verwendung von Prompts für die neuesten LLM-Modelle. Mit praktischer Erfahrung lernt man, wie man LLM-APIs für verschiedene Aufgaben verwendet, darunter das Zusammenfassen, Ableiten, Transformieren und Erweitern von Text sowie das Erstellen eines benutzerdefinierten Chatbots. Dieser Kurs ist für eine begrenzte Zeit kostenlos, also verpassen Sie nicht die Gelegenheit, sich der KI-Revolution anzuschließen.